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Enregistrement W172989284

Scale and Scope in Integrated Assessment: Lessons from Ten Years with Integrated Climate Assessment Model (ICAM)

2005· article· en· W172989284 sur OpenAlexaff
Hadi Dowlatabadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Scale (ratio)Identification (biology)Interface (matter)Field (mathematics)Natural (archaeology)Computer scienceData scienceEcologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scale has traditionally been thought of in terms of the spatial extent and units of observation in a field. This is an excellent convention in the study of physical processes where scale also differentiates between the dominant forces at play. For example at the scale of planetary distances gravitation is the dominant force of interaction and the only thing that matters is mass, while at the atomic level electromagnetic forces dominate and charge of the bodies is critical. In this paper I would like to offer other criteria for scale selection in studies involving the interaction of social and natural systems. In this paper the focus is on integrated assessments where we hope to understand and capture the interaction between natural and social systems. By applying the same paradigm for scale identification as before, namely factors that dominate the dynamics and landscape of the system I would like to persuade the reader that we need to define two additional scales for integrated assessments: one to capture human cognitive processes and another to capture our social organization. The rationale for wanting to add these scales is simple. Awareness of the interface between nature and us is determined by our cognitive processes and technologies invented and employed to enhance these. Our ability to act on what we would like to do about the interface is shaped by the way our societies are organized and institutions invented and maintained to enhance them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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